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  • CUDA并行编程

    2019-09-22 23:53:56
    基于CUDA并行程序设计,https://blog.csdn.net/manong_wxd/article/category/7303563 CUDA学习笔记,https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/category/7819160 CUDA从入门到精通,...

    博客:

    基于CUDA的并行程序设计,https://blog.csdn.net/manong_wxd/article/category/7303563

    CUDA学习笔记,https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/category/7819160

    CUDA从入门到精通,https://blog.csdn.net/LG1259156776/article/details/52491431

    CUDA框架介绍,https://blog.csdn.net/LG1259156776/article/details/52491438

    __syncthreads的理解,https://blog.csdn.net/LG1259156776/article/details/52684868

    显卡里的cuda真正做到并行运算的机制和线程个数,主要关于SM、warp等概念,https://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/78183464/

     

    NVIDIA显卡计算能力对照比,https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

    转载于:https://www.cnblogs.com/walker-lin/p/11436220.html

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  • CUDA并行编程问题(2) 问题:为什么没有cudaDeviceReset();不出结果 cudaDeviceReset();函数: The function cudaDeviceReset() will explicitly destroy and clean up all resources associated with the current ...

    CUDA并行编程问题(2)

    问题:为什么没有cudaDeviceReset();不出结果

    cudaDeviceReset();函数:
    The function cudaDeviceReset() will explicitly destroy and clean up all resources associated with the current device in the current process.

    #include "cuda_runtime.h"
    #include "device_launch_parameters.h"
    #include <stdio.h>
    __global__ void HellowfromGPU( void ){
    
    	printf("hellow world from :%d\n", threadIdx.x);
    	if (threadIdx.x == 5){
    		printf("hellow world from thread 5\n");
    	}
    }
    int main(void ){
    	HellowfromGPU << <1, 10 >> >();
    	//cudaDeviceReset();
    	
    	//cudaDeviceSynchronize();
    	
    }
    

    在这里插入图片描述

    有cudaDeviceReset();:
    在这里插入图片描述

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  • windows 下 CUDA 并行编程环境搭建 0 写在前面 感谢网上各位大佬的分享,文章将引用本人在网上查找的部分链接及内容,如有不当之处请留言之处,定及时改正! 版本:Windows 10 ,CUDA 10.2 ,VS2019 安装过程出现的...

    0 写在前面

    感谢网上各位大佬的分享,文章将引用本人在网上查找的部分链接及内容,如有不当之处请留言之处,定及时改正!

    版本:Windows 10 ,CUDA 10.2 ,VS2019

    安装过程出现的问题:本人的第一次安装中出现安装失败的错误,解决办法是将现有的NVIDA驱动卸载后,重新安装CUDA,成功。

    参考 (14条消息) Win 10 安装 cuda 莫名安装失败?_Maths’ student falling in physics and geography-CSDN博客_cuda10安装失败

    1 整个安装过程参考:

    从GPU编程到SIMT核心 - 知乎 (zhihu.com)

    1.1 下载、安装VS

    1.2 下载安装CUDA工具包:一路默认安装

    1.3 检查和设置环境变量:此电脑->属性->高级系统设置->环境变量

    安装成功后生成的环境变量:

    CUDA_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

    CUDA_PATH_V10_2 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

    手动添加(系统)环境变量(这里后期应该会用上):

    CUDA_BIN_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin

    CUDA_LIB_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64

    CUDA_SDK_BIN_PATH C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64

    CUDA_SDK_LIB_PATH C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64

    CUDA_SDK_PATH C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2

    1.4 测试安装是否成功:打开控制面板Win+R,分别输入nvcc --versionset cuda

    验证deviceQuerybandwidthTest,在命令窗口运行测试文件,定位到 在cuda安装目录的 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite,分别输入deviceQuery.exe,bandwidthTest.exe并运行,两个地方的Result=PASS则说明通过,反之,Rsult=Fail则需要重新安装。

    1.5 VS2019测试(可跳过进行步骤6)

    参考:win10安装cuda10.0以及VS2013下的CUDA编程测试_wolfcsharp的博客-CSDN博客

    创建空项目->配置属性(debug x64):

    包含目录:

    C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\inc

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include

    库目录:

    C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64

    库:

    cublas.lib
    cuda.lib
    cudadevrt.lib
    cudart.lib
    cudart_static.lib
    cufft.lib
    cufftw.lib
    curand.lib
    cusolver.lib
    cusparse.lib
    nppc.lib
    nppial.lib
    nppicc.lib
    nppicom.lib
    nppidei.lib
    nppif.lib
    nppig.lib
    nppim.lib
    nppist.lib
    nppisu.lib
    nppitc.lib
    npps.lib
    nvblas.lib
    nvgraph.lib
    nvml.lib
    nvrtc.lib
    OpenCL.lib

    测试程序:

    #include "cuda_runtime.h"
    #include "device_launch_parameters.h"
    #include<iostream>
    using namespace std;
    
    //打印GPU设备信息
    void print_GPU_device_info()
    {
    	int deviceCount;
    	cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
    	for (int i = 0; i < deviceCount; i++)
    	{
    		cudaDeviceProp devProp;
    		cudaGetDeviceProperties(&devProp, i);
    		std::cout << "使用GPU device " << i << ": " << devProp.name << std::endl;
    		std::cout << "设备全局内存总量: " << devProp.totalGlobalMem / 1024 / 1024 << "MB" << std::endl;
    		std::cout << "SM的数量:" << devProp.multiProcessorCount << std::endl;
    		std::cout << "每个SM的最大线程数:" << devProp.maxThreadsPerMultiProcessor << std::endl;
    		std::cout << "每个SM的最大线程束数:" << devProp.maxThreadsPerMultiProcessor / 32 << std::endl;
    		std::cout << "每个Block的共享内存大小:" << devProp.sharedMemPerBlock / 1024.0 << " KB" << std::endl;
    		std::cout << "每个Block的最大线程数:" << devProp.maxThreadsPerBlock << std::endl;
    		std::cout << "每个Block中可用的32位寄存器数量: " << devProp.regsPerBlock << std::endl;
    		std::cout << "======================================================" << std::endl;
    
    	}
    }
    
    
    int main()
    {
    	print_GPU_device_info();
    
    	while (1);
    	return 0;
    }
    

    2 VS环境配置参考:

    【CUDA】CUDA9.0+VS2017+win10详细配置_笔尖的博客-CSDN博客_cuda配置

    本人配置vs2019可成功运行参考链接中的测试代码

    3 其他参考

    干货总结]vs2019+CUDA10.2,环境配置与代码运行 - 简书 (jianshu.com)

    (1条消息) vs2017 配置cuda 项目_c++应用程序编程和调试专栏-CSDN博客

    CUDA编程入门(三)从矩阵加法例程上手CUDA编程 - 知乎 (zhihu.com)

    展开全文
  • CUDA并行编程思维过程

    2017-04-11 21:58:00
    CUDA并行编程思维过程 1)确定应用程序中需要且可以并行化的部分 2)将并行化代码中需要用到的数据分离出来,具体方法是用API函数在并行技术设备上分配内存空间 3)用API函数将数据传输到并行计算设备上 4)在...

    CUDA并行编程思维过程

    1)确定应用程序中需要且可以并行化的部分

    2)将并行化代码中需要用到的数据分离出来,具体方法是用API函数在并行技术设备上分配内存空间

    3)用API函数将数据传输到并行计算设备上

    4)在并行化部分开发一个kernel函数,该函数由其中个别线程执行

    5)并行线程执行且启动kernel函数

    6)最后调用API函数将数据传回主机处理器

    转载于:https://www.cnblogs.com/liang2713020/p/6696596.html

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  • CUDA并行编程 1.基于CPU的矢量求和 #include <studio.h> #include <time.h> #include<iostream> using namespace std; #define N 50000 void add(int *a, int *b, int *c) { int tid = 0; ...
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  • Capter4 CUDA并行编程 前面我们看到将一个标准C函数放到GPU设备上运行是很容易的。只需要在函数定义前面加上 __globle__ 修饰符,并通过一种特殊的尖括号语法来调用它,就可以在GPU上执行这个函数。然而,前面的...
  • 本文将通过矢量求和运算来说明基本的Cuda并行编程的基本概念。所谓矢量求和运算,就是两个数组数据中对应的元素两两相加,并将结果保存在第三个数组中。如下图所示: 1.基于CPU的矢量求和: 代码非常...
  • Cuda并行编程学习时候需注意的一些基本概念 1、Cuda的编程风格:spmp(单程序多数据)的并行编程风格。 2、在多GPU下,cudaMemcpy()不能用于GPU之间的数据复制 3、cudaMemcpy()传输的数据类型有四种: ...
  • CUDA并行编程入门

    千次阅读 2015-01-19 16:46:56
    转自:...鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书《CUDA By Exam
  • CUDA 并行编程简介

    2014-05-24 11:50:00
    前言 ...参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台,搭建方法可以参考上一篇文章。 GPU 并行的优缺点  优点:  1. 显存具有更大的内存带宽  2. GPU 具有更大量的执行单元  3. 价格低廉 ...
  • CUDA并行编程之八】Cuda实现Kmeans算法

    千次阅读 热门讨论 2015-02-01 21:08:38
    本文主要介绍如何使用CUDA并行计算框架编程实现机器学习中的Kmeans算法,Kmeans算法的详细介绍在这里,本文重点在并行实现的过程。
  • #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h"//包含blockIdx.x #include "book.h" #include"cpu_bitmap.h" #define DIM 1000 struct cuComplex { float r; float i; __device__ cuComplex...
  • (正在学习CUDA中, 写一些自己学习中的心得,如有错误,欢迎指正~) P  在一个__global__函数调用__device__函数的程序中, 编译时出现错误,如下:  C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V110\...
  • (正在学习CUDA中, 写一些自己学习中的心得,如有错误,欢迎指正~) 对于普通变量(如int型,float型等), 不必在device端事先分配空间。在gloabl函数声明时,不要声明为指针,直接声明为int或float。gloabl函数...
  • cuda并行编程基础(一)

    千次阅读 2017-12-19 00:03:00
    cuda能干啥,加速计算呗,学会了,对优化程序计算时间帮助大大的
  • cuda并行编程基础(二)

    千次阅读 2017-12-19 23:41:51
    主要讲解cuda的block和grid分配和内存管理
  • (八)组织并行线程 我们以二维数组的矩阵加法为例,了解线程的组织,那么它有以下三种方法进行: 由二维线程块构成二维网络 由一维线程块构成一维网络 由一维线程块构成二维网络 怎么理解这三种方法...
  • CUDA并行编程的一个例子

    千次阅读 2014-05-02 00:05:47
    CUDA ,MPI,Hadoop都是并行运算的工具。 CUDA是基于GPU芯片计算。 简单这么理解。GPU有很多个核(几百个),每个核可以跑一个线程,多个线程组成一个单位叫做块。 我们可以举个例子: 有三个向量 int a, b, c; ...
  • 要想编写高效的程序,那么一定要对内存结构有比较深刻的认识,就像C/C++里面的堆内存,栈内存,全局存储...Cuda并行计算框架,而GPU的内存有限,那么如果想编写高效的Cuda程序,首先要对其内存结构有一个简单的认识。

空空如也

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